एन्कोडेड स्ट्रिंग स्केलर को decode मेथड का उपयोग करके कोड पॉइंट्स के वेक्टर में परिवर्तित किया जा सकता है। कोड पॉइंट्स के वेक्टर को encode मेथड का उपयोग करके एन्कोडेड स्ट्रिंग स्केलर में परिवर्तित किया जा सकता है। एन्कोडेड स्ट्रिंग स्केलर को transcode मेथड का उपयोग करके एक अलग एन्कोडिंग में परिवर्तित किया जा सकता है।
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आइए समझते हैं कि Python का उपयोग करके यूनिकोड स्ट्रिंग्स को कैसे दर्शाया जाए, और यूनिकोड समकक्षों का उपयोग करके उनमें हेरफेर किया जाए। सबसे पहले, हम स्टैंडर्ड स्ट्रिंग ऑप्स के यूनिकोड समकक्षों की मदद से स्क्रिप्ट डिटेक्शन के आधार पर यूनिकोड स्ट्रिंग्स को टोकन में अलग करते हैं।
हम नीचे दिए गए कोड को चलाने के लिए Google Colaboratory का उपयोग कर रहे हैं। Google Colab या Colaboratory ब्राउज़र पर Python कोड चलाने में मदद करता है और इसके लिए शून्य कॉन्फ़िगरेशन और GPUs (ग्राफ़िकल प्रोसेसिंग यूनिट्स) तक मुफ्त पहुंच की आवश्यकता होती है। Colaboratory को Jupyter Notebook के ऊपर बनाया गया है।
print("एन्कोडेड स्ट्रिंग स्केलर को कोड पॉइंट्स के वेक्टर में परिवर्तित करना")
tf.strings.unicode_decode(text_utf8, input_encoding='UTF-8')
print("कोड पॉइंट्स के वेक्टर को एन्कोडेड स्ट्रिंग स्केलर में परिवर्तित करना")
tf.strings.unicode_encode(text_chars, output_encoding='UTF-8')
print("एन्कोडेड स्ट्रिंग स्केलर को एक अलग एन्कोडिंग में परिवर्तित करना")
tf.strings.unicode_transcode(text_utf8, input_encoding='UTF8', output_encoding='UTF-16-BE')कोड क्रेडिट: https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/unicode
आउटपुट
एन्कोडेड स्ट्रिंग स्केलर को कोड पॉइंट्स के वेक्टर में परिवर्तित करना
कोड पॉइंट्स के वेक्टर को एन्कोडेड स्ट्रिंग स्केलर में परिवर्तित करना
एन्कोडेड स्ट्रिंग स्केलर को एक अलग एन्कोडिंग में परिवर्तित करना
<tf.Tensor: shape=(), dtype=string, numpy=b'\x8b\xed\x8a\x00Y\x04t\x06'>व्याख्या
unicode_decodeफंक्शन का उपयोग एन्कोडेड स्ट्रिंग स्केलर को कोड पॉइंट्स के वेक्टर में बदलने के लिए किया जाता है।unicode_encodeफंक्शन का उपयोग कोड पॉइंट्स के वेक्टर को एन्कोडेड स्ट्रिंग स्केलर में बदलने के लिए किया जाता है।unicode_transcodeफंक्शन का उपयोग एन्कोडेड स्ट्रिंग स्केलर को एक अलग एन्कोडिंग में बदलने के लिए किया जाता है।
